scipy.misc.logsumexp函數(shù)的輸入?yún)?shù)有(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False)，具體配置可參見這里，返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。
這里需要強(qiáng)調(diào)的是使用該函數(shù)的場景：
一般來說，該函數(shù)主要用于非常小的數(shù)值的運(yùn)算（比如蒙特卡洛取樣樣本）。在這種情況下，將數(shù)據(jù)保持log處理是必須的。所以這時(shí)你如果想將數(shù)組中的數(shù)據(jù)累加求和就需要這樣計(jì)算log(sum(exp(a)))，但這樣做就會(huì)產(chǎn)生一些精確性的問題，而這個(gè)
問題scipy.misc.logsumexp是引進(jìn)解決了的，所以進(jìn)行小數(shù)據(jù)求和可以直接使用scipy.misc.logsumexp函數(shù)。
參考：https://github.com/numpy/numpy/issues/5652
以上就是小編為大家?guī)淼臏\談python中scipy.misc.logsumexp函數(shù)的運(yùn)用場景全部內(nèi)容了，希望大家多多支持腳本之家~
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